研究南水北调东线一期工程通水以来受水区生态环境效益的演变态势,对南水北调后续工程高质量建设、加快构建国家水网以及促进工程综合效益发挥有决策参考作用。以定性定量相结合的方式分析东线一期工程在优化水资源配置、保障饮水安全...研究南水北调东线一期工程通水以来受水区生态环境效益的演变态势,对南水北调后续工程高质量建设、加快构建国家水网以及促进工程综合效益发挥有决策参考作用。以定性定量相结合的方式分析东线一期工程在优化水资源配置、保障饮水安全、复苏河湖生态环境和畅通南北经济循环等方面的作用,进而结合层次分析法,从直接效益和间接效益2个方面,筛选构建东线一期工程受水区生态环境效益评价指标体系,主要包括工程年供水量、水质改善度、生态补水量、地下水压采量、地下水水位、水域面积、绿地面积和涵养水源等,并采用VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje(VIKOR)多准则妥协解排序方法对南水北调东线一期工程通水以来即2013-2022年受水区生态环境效益演变态势进行分析。结果表明:南水北调东线一期工程通水的10年以来,受水区的生态环境整体复苏效果明显,近3年排序值保持在0.8以上;受降水偏枯进而影响地下水开采量和地下水水位等因素影响,2019年间接生态环境效益下降29.2%,之后迅速恢复并保持稳定。在分析直接效益和间接效益演变的基础上,从工程提质增效、提高工程水质状况以及完善体制机制建设等方面提出东线一期工程进一步促进受水区生态环境持续改善的策略和建议,以期为东线工程及受水区生态环境保护及高质量发展相关研究、决策制定等提供参考。展开更多
选择南水北调中线工程沿线邯郸、正定、涿州为代表地区,利用1979-2021年冬季逐日气温数据,分析各代表区气温序列统计频率分布与理论概率分布的拟合情况,提出标准化温度指数(standardized temperature index,STI),并据此建立新的冬季冷...选择南水北调中线工程沿线邯郸、正定、涿州为代表地区,利用1979-2021年冬季逐日气温数据,分析各代表区气温序列统计频率分布与理论概率分布的拟合情况,提出标准化温度指数(standardized temperature index,STI),并据此建立新的冬季冷暖量化评估模型。结果表明:STI方法与国标法的冬季冷暖评估结果基本一致,但在各代表区强冷冬和强暖冬划定上,STI评估得出的年份数量均少于国标法;各代表区以1月份气温计算得出的冷暖等级阈值对应的气温值均明显低于按整个冬季3个月计算结果。工程所在纬度越高,冬季冷暖等级阈值对应的气温值越低;根据STI评估结果,邯郸、正定、涿州发生强冷冬概率分别为7.14%、9.52%和4.76%,发生弱冷冬及以上的概率分别为38.09%、40.48%和38.09%,发生平冬的概率分别为21.43%、28.57%和21.43%,发生弱暖冬及以上的概率分别为40.48%、30.95%和40.48%,发生强暖冬的概率分别为4.76%、7.14%和2.38%。研究成果与基于正态分布的国标法相比,考虑了气温序列的偏态性概率分布特征,对相对冷暖的判别更科学,有推广应用价值。展开更多
文摘研究南水北调东线一期工程通水以来受水区生态环境效益的演变态势,对南水北调后续工程高质量建设、加快构建国家水网以及促进工程综合效益发挥有决策参考作用。以定性定量相结合的方式分析东线一期工程在优化水资源配置、保障饮水安全、复苏河湖生态环境和畅通南北经济循环等方面的作用,进而结合层次分析法,从直接效益和间接效益2个方面,筛选构建东线一期工程受水区生态环境效益评价指标体系,主要包括工程年供水量、水质改善度、生态补水量、地下水压采量、地下水水位、水域面积、绿地面积和涵养水源等,并采用VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje(VIKOR)多准则妥协解排序方法对南水北调东线一期工程通水以来即2013-2022年受水区生态环境效益演变态势进行分析。结果表明:南水北调东线一期工程通水的10年以来,受水区的生态环境整体复苏效果明显,近3年排序值保持在0.8以上;受降水偏枯进而影响地下水开采量和地下水水位等因素影响,2019年间接生态环境效益下降29.2%,之后迅速恢复并保持稳定。在分析直接效益和间接效益演变的基础上,从工程提质增效、提高工程水质状况以及完善体制机制建设等方面提出东线一期工程进一步促进受水区生态环境持续改善的策略和建议,以期为东线工程及受水区生态环境保护及高质量发展相关研究、决策制定等提供参考。
文摘选择南水北调中线工程沿线邯郸、正定、涿州为代表地区,利用1979-2021年冬季逐日气温数据,分析各代表区气温序列统计频率分布与理论概率分布的拟合情况,提出标准化温度指数(standardized temperature index,STI),并据此建立新的冬季冷暖量化评估模型。结果表明:STI方法与国标法的冬季冷暖评估结果基本一致,但在各代表区强冷冬和强暖冬划定上,STI评估得出的年份数量均少于国标法;各代表区以1月份气温计算得出的冷暖等级阈值对应的气温值均明显低于按整个冬季3个月计算结果。工程所在纬度越高,冬季冷暖等级阈值对应的气温值越低;根据STI评估结果,邯郸、正定、涿州发生强冷冬概率分别为7.14%、9.52%和4.76%,发生弱冷冬及以上的概率分别为38.09%、40.48%和38.09%,发生平冬的概率分别为21.43%、28.57%和21.43%,发生弱暖冬及以上的概率分别为40.48%、30.95%和40.48%,发生强暖冬的概率分别为4.76%、7.14%和2.38%。研究成果与基于正态分布的国标法相比,考虑了气温序列的偏态性概率分布特征,对相对冷暖的判别更科学,有推广应用价值。
